双目视觉驱动的葡萄无损采摘空间包围体定位技术

本文主要探讨了"论文无损采摘之葡萄包围体求解"这一主题，由罗陆锋、邹湘军、叶敏、杨自尚、张丛、朱娜和王成琳等来自华南农业大学和天津职业技术师范大学的研究者合作完成，并发表于2016年4月的《农业工程学报》。研究焦点在于解决葡萄采摘过程中的一个重要问题——如何通过双目立体视觉技术，设计一种精确的无损收获策略，以减少机械碰撞对果实的损伤。 研究人员首先利用图像处理技术，通过对葡萄图像进行分割，获取葡萄的质心和其外接矩形，以此作为定位的基础。接着，他们通过霍夫直线检测确定果梗区域，并找出与质心距离最近的直线，作为采摘点的定位依据。进一步地，他们运用圆检测方法来确定果粒的圆心和半径，这有助于构建更精确的葡萄模型。 立体匹配法是核心部分，通过计算采摘点和果粒圆心的视差，结合三角测量原理，可以推算出每个点在三维空间中的精确坐标。这一步骤对于构建葡萄空间坐标系至关重要，通过计算葡萄的最大截面并围绕中心轴旋转360度，就能得到葡萄的空间包围体。 实验结果显示，当深度距离在1000mm范围内，该算法能够实现高精度的定位，空间包围体定位误差小于5mm，高度误差小于4.95%，最大直径误差小于5.64%，并且算法运行时间控制在0.69秒之内。这对于设计葡萄采摘机器人，尤其是防止在操作过程中对果实造成损害，具有显著的实际应用价值。 这项研究通过双目立体视觉技术，为葡萄采摘机器人的路径规划和防损采摘提供了一种自动化定位方法，对于提高农业生产效率和减少资源浪费具有重要意义。通过关键词如"定位"、"收获"、"双目视觉"、"葡萄"、"防损采摘"以及"空间包围体"，可以进一步理解研究的核心内容和贡献。